Howtosignalprocessing
- Braucht zufällige Wald überabtastet??
- Was ist zufällige Überabtastung?
- Wie gehen Sie mit unausgeglichenen Daten im zufälligen Wald um??
- Ist zufälliger Wald von unausgeglichenen Daten betroffen?
Braucht zufällige Wald überabtastet??
Ausgeglichener Zufallswald (BRF)
Um diese Einschränkung zu überwinden, ist es entscheidend, Klassenpriors gleich zu machen, entweder durch Down -Sampling oder Überabtastung. Daher tut BRF dies durch iterativ eine Bootstrap -Probe mit gleichen Datenpunkten sowohl aus der Minderheit als auch der Mehrheitsklasse.
Was ist zufällige Überabtastung?
Zufällige Überabtastung beinhaltet die zufällige Auswahl von Beispielen aus der Minderheitenklasse mit Ersatz und dem Hinzufügen zum Trainingsdatensatz. Zufällige Unterabtastung beinhaltet die zufällige Auswahl von Beispielen aus der Mehrheitsklasse und das Löschen des Trainingsdatensatzes.
Wie gehen Sie mit unausgeglichenen Daten im zufälligen Wald um??
Eine einfache Möglichkeit, das Problem der Klassenungleiche zu überwinden, wenn Sie sich der Resampling -Phase beim Absaging stellen, besteht darin, die Klassen der Instanzen zu berücksichtigen, wenn sie zufällig aus dem ursprünglichen Datensatz gezogen werden.
Ist zufälliger Wald von unausgeglichenen Daten betroffen?
Es wurde festgestellt Fehlerrate ...
